陈 罡, 霍 达, 何志球, 龚晚林, 徐朝辉

(武汉大学 电子信息学院，湖北 武汉 430072)

0 引 言

在实际的无线电系统中，天线的辐射特性对系统的性能有着很重要的影响。单支天线的辐射特性往往无法很好满足各种不同的应用需求，而通过对多支天线进行不同的几何排布组成天线阵列，可以更加灵活地实现各种复杂的辐射特性，但是，当阵列天线数量过多又会增加成本。如何在保证天线阵列的良好辐射特性的同时降低成本，一直是阵列方向图综合领域需要研究的问题。阵列方向图综合是一种典型的非线性优化问题，粒子群算法作为一种基于群体智能的全局搜索算法被广泛应用于非线性优化问题。粒子群优化[1](particle swarm optimization,PSO)算法最早是由Kennedy博士和Eberhart博士提出的一种通过模拟鸟类捕食而发展起来的随机搜索算法。文献[2]中提出了一种改进的PSO算法，对最优粒子初值进行有效估计来增加算法的收敛速度。文献[3]在PSO基础之上对目标函数梯度寻优进行离网格处理从而避免算法陷入局部最优化。文献[4]对PSO算法速度更新时的惯性权重进行了改进，改善了算法效果。文献[5,6]则引入混合算法，利用其他算法的特点，改善PSO全局搜索性能。CLOVAR雷达阵列采用了十字交叉结构来获得HPBW和单元数量N之间的折衷[7]。

本文受CLOVAR启发，提出了一种多臂非均匀排布的交叉天线阵列结构，并以此为基础，对稀布优化模型进行设计，将粒子群算法和免疫算法结合，对阵列天线进行稀布优化，从而得到具有窄HPBW，低MSLL和较少辐射单元的平面交叉天线阵列。……